检索结果-内蒙古大学图书馆

信息系统工程 2023年第7期 20-23页

作者：李印坤任宣宇烟台文化旅游职业学院

排课是高职院校的日常工作,排课管理是否合理,直接影响了高职院校的办学质量。基于此,将遗传蚁群混合算法作为研究工具,针对高职院校排课管理系统进行优化研究。将混合遗传蚂蚁算法应用于高职院校排课系统中,利用交叉函数设计和构建了... 详细信息

排课是高职院校的日常工作,排课管理是否合理,直接影响了高职院校的办学质量。基于此,将遗传蚁群混合算法作为研究工具,针对高职院校排课管理系统进行优化研究。将混合遗传蚂蚁算法应用于高职院校排课系统中,利用交叉函数设计和构建了高校自动排课系统。选择某高职院校的课程调度系统进行研究,利用遗传蚂蚁混合算法对原系统A进行改进,形成一个新的系统B,比较两个系统的运行时间和系统适应性。实验结果表明,系统B的适应度优于系统A,遗传蚁群混合算法可以提高课程的合理性。

关键词：遗传蚁群混合算法排课系统高职院校

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遗传蚁群混合算法在水电站优化调度中的应用

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水电能源科学 2008年第5期26卷 132-134页

作者：赵杰董增川王德智周慧朱信华河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 中水淮河工程有限责任公司安徽蚌埠233000 河海大学水问题研究所江苏南京210098

针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性。实例计算... 详细信息

针对水电站中长期优化调度问题,提出采用遗传蚁群混合算法(GAA)求解。引入遗传变异的进化过程提高蚁群算法的寻优效率,并在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,改善寻优性能、加速了收敛,使算法同时具有随机性和确定性。实例计算结果表明,该算法为水电站优化调度提供了有效求解方法。

关键词：水电站优化调度遗传蚁群混合算法

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一种改进的遗传蚁群混合算法

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制造业自动化 2014年第3期36卷 78-80页

作者：王娟巩建平冯蕾洁太原理工大学信息工程学院太原030024

遗传算法是一种并行、高效、全局搜索的现代智能优化算法,在计算机、自动控制等领域广泛应用。针对传统蚁群算法易于陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的遗传蚁群混合算法,经验证,该算法在算法性能方面确实得到进一步提升。

关键词：智能优化算法遗传算法蚁群算法遗传蚁群混合算法算法性能

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基于遗传蚁群混合算法的中央空调水系统节能优化研究

基于遗传蚁群混合算法的中央空调水系统节能优化研究

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作者：陈立达山东科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国经济的快速发展,人们不断追求更高的生活质量,对中央空调的需求日益增长。中央空调系统作为现代建筑的一个重要组成成分,虽然改善了人们的生活和工作环境状况,但是消耗了大量的能源,其能耗所占比例超过了建筑总能耗的一... 详细信息

近年来,随着我国经济的快速发展,人们不断追求更高的生活质量,对中央空调的需求日益增长。中央空调系统作为现代建筑的一个重要组成成分,虽然改善了人们的生活和工作环境状况,但是消耗了大量的能源,其能耗所占比例超过了建筑总能耗的一半。中央空调系统主要包括空气处理系统和水系统,其中水系统能耗占据中央空调系统总能耗的比例很大,因此进行中央空调水系统的节能优化研究具有非常重要的意义。通过阅读国内外相关的文献,了解了中央空调系统国内外的研究现状,开展了以下研究工作。首先,对中央空调系统的工作原理进行阐述,并将中央空调系统的各个设备进行了能耗分析,在前人建立的冷水机组能耗模型、冷冻水泵能耗模型、末端风机能耗模型、冷却水泵能耗模型、冷却塔风机能耗模型的基础上进行了简化处理和改进。其次,分析了中央空调系统各设备的物理约束和设备之间的相互约束,并利用约束条件对系统优化的目标函数进行简化处理,进而建立了中央空调水系统能耗模型。再通过本校小型中央空调系统实验平台采集相关变量的实验数据,对各个设备能耗模型利用最小二乘法进行参数辨识,并验证模型的准确性。最后,由于中央空调水系统具有非线性、强耦合、多变量的复杂特性,使能耗模型求解精度要求高,因此本文结合遗传算法和蚁群算法的优点提出了遗传蚁群混合算法。通过MATLAB仿真程序,在不同的工况下进行仿真实验,比较遗传蚁群混合算法和遗传算法、蚁群算法的优化结果,同时比较遗传蚁群混合算法和粒子群算法的优化结果,优化结果表明遗传蚁群混合算法收敛速度快,求解精度高,有利于提高中央空调水系统的节能能力。

关键词：中央空调水系统遗传蚁群混合算法节能优化

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基于改进的遗传蚁群混合算法求解PCB打孔机路径规划问题

基于改进的遗传蚁群混合算法求解PCB打孔机路径规划问题

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作者：王捷晨上海交通大学

学位级别：硕士

随着越来越多的手持电子设备以及工业自动化的蓬勃发展,印制线路板(PCB)得到了广泛的应用。在整个PCB的加工生产过程当中,钻孔加工是必不可少的。钻孔加工是指在机床上用不同尺寸的刀具对PCB打孔,该加工环节将直接影响PCB加工的成本和... 详细信息

随着越来越多的手持电子设备以及工业自动化的蓬勃发展,印制线路板(PCB)得到了广泛的应用。在整个PCB的加工生产过程当中,钻孔加工是必不可少的。钻孔加工是指在机床上用不同尺寸的刀具对PCB打孔,该加工环节将直接影响PCB加工的成本和效率。调查显示,刀具和工件的运动占用了绝大多数的加工时间。因此,对刀具的打孔路径进行有效规划,减少刀具走刀路径,就能提高打孔效率,从而提高PCB生成效率。在参考了PCB钻孔机数控机床的运作方式之后,发现走刀路径的优化问题本质上是一个旅行商问题(TSP),本文在参考了国内外解决旅行商问题的基础上,提出了一种结合了遗传算法和蚁群算法的混合算法。本文提出的改进的遗传蚁群混合算法的相对于传统的算法主要有以下改进:(1)算法的动态融合:在搜索开始时,先充分利用遗传算法的全局搜索能力对问题求解,得到较为优质的解之后,再使用本文提出的融合策略切换到蚁群算法,利用算法的正反馈特点继续优化路径;(2)改进的蚁群算法:本文针对于蚁群算法当中存在的初始搜索效率低和易于陷入局部最优解的问题,对传统蚁群算法当中的信息素浓度更新提出了改进,信息素浓度能更好的反应出路径信息,蚂蚁能更好的选择路径,提高了解的质量;(3)参数的自适应调节:一直以来,蚁群算法和遗传算法核心参数的设置都是靠人工设置调参,非常不稳定,本文引入了云关联规则,实现了参数的自适应调整,使得算法综合性能更加稳定。为了验证改进的算法的性能,本文还利用TSPLIB提供的数据,对比分析了本文提出的算法与其他不同算法的综合性能,验证了本文算法的优越性。最后,为了验证本文算法的有效性,本文还对实际的印制电路板进行了路径规划寻优,发现本文规划出来的路径确实比实际加工时的路径短,能够提高印制电路板的加工效率。

关键词：打孔机路径规划遗传蚁群混合算法云关联

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基于遗传蚁群混合算法的车辆路径优化研究——以AN生鲜农产品公司为例

基于遗传蚁群混合算法的车辆路径优化研究——以AN生鲜农产品公司...

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作者：吴迪河北工程大学

学位级别：硕士

随着消费水平的日益增长,我国居民对各方面都有了更高层次的追求。在饮食方面,生鲜农产品的需求量越来越大。如何保证生鲜农产品的品质以及配送服务成为生鲜农产品配送车辆路径选择方面考虑的重点。生鲜农产品独特的天然属性特点,造成... 详细信息

随着消费水平的日益增长,我国居民对各方面都有了更高层次的追求。在饮食方面,生鲜农产品的需求量越来越大。如何保证生鲜农产品的品质以及配送服务成为生鲜农产品配送车辆路径选择方面考虑的重点。生鲜农产品独特的天然属性特点,造成了生鲜农产品配送方式的特殊性,主要包含几个方面:要求低温环境、运输成本高、配送个性化以及各个配送点较分散。拥有一条科学的生鲜农产品的最优配送路线既要充分考虑客户时间窗的约束条件,维持生鲜产品鲜活度,满足消费者的时间与产品品质需求,又要优化配送路线,合理分布配送点,完善生鲜农产品配送体系,提高配送效率,节约配送成本。这是生鲜农产品公司研究的重点。本文以AN生鲜农产品公司为研究对象,对其车辆路径优化问题开展研究。对AN生鲜农产品公司车辆路径优化问题进行描述并做相应假设,建立包含三种成本函数:固定费用、运输费用以及制冷费用,和取决于车辆配送到达时间和客户时间窗之间的关系的客户满意度函数,构建了总成本值最低和客户满意度最高的多目标优化模型。在求解AN生鲜农产品公司车辆配送路线问题时,分别设置遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)以及遗传蚁群混合算法(GAACO)三种不同优化算法,并将三种求解结果进行综合比较。综合三种算法分析发现,GAACO混合算法是三种算法中求解结果最优的。同一客户满意度,公司支出费用最低,迭代次数最少,收敛最快。

关键词：生鲜农产品物流遗传蚁群混合算法客户满意度路径优化问题

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基于遗传蚁群混合算法的机场停机位分配研究

基于遗传蚁群混合算法的机场停机位分配研究

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作者：解英全西安工业大学

学位级别：硕士

机场是空中物流供应链中的重要一环,也是人和物的起点、中转点和终点,也是一个国家和地区最重要的基础设施之一。制约机场发展的主要问题一直是安全、服务和效益三方面,设备能力及机场支援力量不够也使得航空物流不能稳步前进。所以,怎... 详细信息

机场是空中物流供应链中的重要一环,也是人和物的起点、中转点和终点,也是一个国家和地区最重要的基础设施之一。制约机场发展的主要问题一直是安全、服务和效益三方面,设备能力及机场支援力量不够也使得航空物流不能稳步前进。所以,怎么在保障机场飞机运行正常的前提下,通过合理调度与改进配置生产资源,增高服务质量,合理利用设施资源,并增加机场运营总效益,早已变成机场生产运作管理进一步探究以及处理的重中之重的核心问题。机场调配管理是提升机场综合运营效益的最有效策略。机场调配问题可以分为停机位的合理分配问题和滑行道的合理分配问题,本文研究的是机场的机场调配问题中停机位分配问题。停机位的合理分配即在符合特定的约束要素和目标要求的前提条件下,分配合适的停机位置给每个即将执行航次的机场飞机的过程。现有停机位分配问题,或者考虑所有乘客步行总距离最短为总目标,或者考虑飞机耗油总和最小为准则等,在实际中管理人员经常会期望,二者能够并存,而现有研究还没有很好的解决。基于以上,本文考虑以所有乘客步行总距离最短及飞行器总的耗油量最少为准则创建新的机场停机位分配模型,并用遗传蚁群相结合的创新算法来求解,并仿真模拟。由于机场调配包含停机位分配问题及滑行道分配问题,本文将在考虑滑行道分配问题的前提下再创建新的停机位分配模型,而且用遗传蚁群相结合的创新算法求解模型,并且进行仿真模拟。

关键词：停机位分配遗传蚁群混合算法机场调配滑行道分配

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基于遗传蚁群混合算法的水库优化调度研究

基于遗传蚁群混合算法的水库优化调度研究

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作者：刘文亮太原理工大学

学位级别：硕士

水是生命之源,是人类生存和社会经济发展的物质基础,是可持续性发展的重要保障。水资源的可持续利用关系到人口、资源、环境、社会的协调发展。随着人口增长、社会经济发展和人民生活水平的提高,人们对水资源数量和质量的要求越来越高... 详细信息

水是生命之源,是人类生存和社会经济发展的物质基础,是可持续性发展的重要保障。水资源的可持续利用关系到人口、资源、环境、社会的协调发展。随着人口增长、社会经济发展和人民生活水平的提高,人们对水资源数量和质量的要求越来越高。然而,可利用的淡水资源是有限的。加之,水资源浪费及水污染日益加重,水资源供给与需求之间形成尖锐的矛盾,这一矛盾已经成为人类社会发展的重要制约因素。大规模的水库群逐渐建成,在一定程度上缓解了水资源的供需矛盾,而水库优化调度不需要增加额外的投资就可取得相当大的效益。因此,水库优化调度是提高水库综合社会效益和经济效益的有效手段。通常水库调度分为常规调度和优化调度两类。常规调度是以调度规则为依据,利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄洪过程;常规调度简单、直观,但调度结果不一定最优,而且不便于处理复杂的水库调度问题。优化调度则是一种建立以水库为中心的水利水电系统的目标函数,拟定其应满足的约束条件,然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组,使目标函数取得极值的水库控制运行方式。水库优化调度面临的两个最重要的问题就是如何把实际的水库优化调度问题概化为合适的数学模型,以及如何构建求解这种数学模型适宜的最优化算法。遗传蚁群混合算法适用于求解有约束的非线性规划问题,而大多数的水库优化调度问题就是属于这一类。论文首先对遗传蚁群混合算法进行了分析研究,其基本思路是算法前过程采用遗传算法,充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,其结果是产生有关问题的初始信息素分布;算法后过程采用蚁群算法,在有一定初始信息素分布的情况下,充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高的特性,提高求解效率。而后,面向水库优化调度问题建立了优化模型,将适用于水库优化调度的遗传蚁群混合算法应用于模型求解,并结合漳泽水库进行了实例分析。结果表明,遗传蚁群混合算法应用于水库优化调度中,原理清晰,计算方法易解、可行、有效,且可以扩展应用于其它类型的水库优化调度问题中。此外,还运用面向对象的可视化编程工具,编制适应水库优化调度的程序,程序功能可靠、运行稳定、界面良好。

关键词：遗传算法蚁群算法遗传蚁群混合算法水库优化调度

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基于改进遗传蚁群混合算法的选播QoS路由算法的研究

基于改进遗传蚁群混合算法的选播QoS路由算法的研究

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作者：李长才广西大学

学位级别：硕士

随着Internet技术的发展以及多媒体技术传输业务的增长，为了适应用户的需求，人们提出了选播这种新的网络服务模型。目前对选播的研究主要是针对网络层选播，其中QoS路由是研究的重点。研究表明多QoS选播路由问题是一个NP难问题，解决... 详细信息

随着Internet技术的发展以及多媒体技术传输业务的增长，为了适应用户的需求，人们提出了选播这种新的网络服务模型。目前对选播的研究主要是针对网络层选播，其中QoS路由是研究的重点。研究表明多QoS选播路由问题是一个NP难问题，解决这一问题大多是采用启发式算法，如遗传算法、蚁群算法等。遗传算法具有并行性，收敛速度快，能够找到全局最优解等优点，但是对局部搜索能力欠缺，容易出现早熟现象；蚁群算法具有分布性和正反馈性等优点，但算法初期求解速度较慢，收敛速度低，易于陷入局部最优。针对这两种算法存在的优缺点，本文对GAAA算法进行了改进，并提出基于改进遗传蚁群混合算法的多QoS选播路由算法，完成了以下工作：\n （1）将遗传算法与蚁群算法进行融合：混合算法初期使用遗传算法在链路上分布信息素，通过判断函数来判断遗传算法与蚁群算法融合的时机，初始化信息素，并启动混合算法后期的蚁群算法。通过结合遗传算法和蚁群算法，使得新的算法具有较高的求解效率、避免陷入局部最优解等特点。\n （2）通过NS2对基于改进遗传蚁群混合的时延约束选播路由算法进行模拟仿真实验，验证混合算法的有效性与收敛性。并与遗传算法进行对比，分析混合算法的优劣。\n （3）对多QoS约束选播路由进行研究，并提出相应的多QoS选播路由目标函数，将混合算法应用于多QoS选播路由问题上，仿真实验结果表明，该算法很好的解决多QoS选播路由问题，找到满足QoS约束的路径，并且能使算法避免陷入局部最优。

关键词：多选播路由 QoS路由遗传蚁群混合算法模拟仿真目标函数仿真实验

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改进的遗传蚁群混合算法求解多维0/1背包问题

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电子科技 2018年第7期31卷 55-58页

作者：刘梦佳向凤红郭宁毛剑琳昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

针对传统遗传蚁群混合算法求解精度低、收敛速度慢等缺陷,设计了一种改进的遗传蚁群混合算法,该算法选择部分优秀蚂蚁进行遗传算法寻优并更新全局信息素,其它蚂蚁采用蚁群算法寻优,并更新局部信息素。其中对传统遗传算法的交叉和变异操... 详细信息

针对传统遗传蚁群混合算法求解精度低、收敛速度慢等缺陷,设计了一种改进的遗传蚁群混合算法,该算法选择部分优秀蚂蚁进行遗传算法寻优并更新全局信息素,其它蚂蚁采用蚁群算法寻优,并更新局部信息素。其中对传统遗传算法的交叉和变异操作进行了改进,并在蚁群算法的运行过程中引入概率和为u的轮盘赌方式以减少计算量、采用禁忌表交换策略以及信息素的混沌更新策略来增强种群多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,该算法在求解精度和收敛速度方面都有明显提高。

关键词：多维0/1背包遗传蚁群混合算法禁忌表交换策略混沌更新策略

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